Logistic迴歸，優化求解
Logistic迴歸的目標函數 Logistic迴歸的損失函數採用Logistic損失/交叉熵損失： 其中y爲真值，μ(x)爲預測值爲1的概率。 同其他機器學習模型一樣，Logistic迴歸的目標函數也包括兩項： 訓練集上的損失和+正則項 同迴歸任務，正則項R(w)可爲L1正則，L2正則，L1正則+L2正則。 目標函數的最優解 給定正則參數（超參數）λ的情況下，目標函數最優解： 最優解的必要條
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